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Enregistrement W4224295960 · doi:10.2196/34903

A Cancer Exercise Toolkit Developed Using Co-Design: Mixed Methods Study

2022· article· en· W4224295960 sur OpenAlexaffvenue
Amy M Dennett, Clarice Tang, April Chiu, Christian Osadnik, Catherine L. Granger, Nicholas F. Taylor, Kristin L. Campbell, Christian J. Barton

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityPsychological interventionBaseline (sea)Interquartile rangeAnalyticsMedical educationMedicinePhysical therapyPsychologyComputer scienceNursingData scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Access to exercise therapy for cancer survivors is poor. Professional development to support exercise professionals in delivering these interventions is needed. Few online resources exist for exercise professionals to address this issue. OBJECTIVE: To develop and evaluate a freely available online toolkit to support exercise professionals working with cancer survivors. METHODS: A 2-phase, experience-based co-design approach was used to develop and evaluate the online toolkit. The two phases were as follows: 1) needs identification and co-design of resources and platform and 2) pilot evaluation. Four co-design workshops were conducted, transcribed, and thematically analyzed to identify key elements for the toolkit. For the pilot evaluation, a customized survey (the Determinants of Implementation Behavior Questionnaire) was distributed to exercise professionals at baseline and 3 months after launch of the online toolkit to determine its usability, utility, and effectiveness in improving their knowledge, confidence, and behavior. Results were reported as the median and interquartile range and changes were calculated using non-parametric tests. Website analytics described site usage after the initial evaluation. RESULTS: Twenty-five exercise professionals participated in co-designing 8 key elements of the online Cancer Exercise Toolkit: the homepage and pages for getting started, screening and safety, assessment, exercise prescription, education, locations, and resources. For the pilot evaluation, 277/320 respondents (87% of whom were physiotherapists) from 26 countries completed the survey at baseline, with 58 exercise professionals completing follow-up surveys at 3 months. Exercise professionals' knowledge, skills, and confidence in delivering exercise therapy to cancer survivors increased 3 months after baseline (items 1, 6, and 8: median score 5, IQR 3 to 6) to follow-up (items 1 and 6: median score 6, IQR 5 to 6; item 8: median score 5, IQR 5 to 7; P<.001) on a 1 to 7 Likert scale. Most participants (35/44, 80%) agreed or strongly agreed they would recommend the toolkit to colleagues. In the 6 months following the pilot evaluation, the toolkit received an average of 866 views per month. CONCLUSIONS: The co-designed online Cancer Exercise Toolkit was a useful resource for exercise professionals that may increase their knowledge, skills, and confidence in providing exercise therapy to cancer survivors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,348 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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